基于倒拖缸压曲线预测的压燃发动机燃烧始点实时检测算法

徐文俊，方成

(1.东风商用车技术中心，湖北 武汉 441001；2.常州易控汽车电子股份有限公司，江苏 常州 213164)

均质充量压缩燃烧(HCCI,Homogeneous Charge Compression Ignition)是一种满足越来越严苛排放法规的机内净化技术，但对于普通柴油，由于高沸点导致蒸发和混合时间长，即使在进气冲程喷油，也很难形成均质混合气[1]。Kalghatgi[2]引入部分预混燃烧(PPC,Partially Premixed Combustion)技术，通过燃料早喷和高废气再循环(EGR,Exhaust Gas Recirculation)率，既能保持较高热效率，又能同时降低氮氧化物和颗粒物排放。汽油-柴油混合燃料是一种可行的实现PPC燃烧的燃料[3]。

燃烧始点对燃烧放热有直接影响，对燃烧噪声和排放也有间接影响[4]。在燃烧实时控制和分析过程中，一般使用基于缸压信号的方法得到燃烧始点： 1)实测缸压相对于倒拖缸压曲线的分离点[5-8]；2)缸压二阶导数的极大值点[9]；3)缸压二阶导数的过零点[10]；4)缸压三阶导数的极大值点[11]；5)燃烧放热率的极小值点[12]；6)燃烧放热率的过零点[13]；7)x%累计放热点[14-15]。

一方面，缸压信号在采样过程中会引入噪声，对缸压求导操作将引入额外的噪声[5]；另一方面，在实时计算燃烧放热率的过程中，由于传热系数估计困难，一般都忽略热损失的影响，这将导致燃烧始点的检测误差，这种误差在低温燃烧下是无法忽略的；最后，累计放热点不仅滞后于燃烧始点，采样噪声对1%累计放热点(MFB1，1% Mass Fraction Burned)和MFB5的影响也很明显。所以，本研究把实测缸压相对于倒拖缸压曲线的分离点作为燃烧始点：通过算法预测倒拖缸压曲线，并定义压力阈值作为实测缸压脱离倒拖缸压曲线的判断依据。

Chung[6]和Oh[7]在假设压缩过程是绝热过程的前提下，进行了倒拖缸压曲线的预测，但恒定的等熵指数限制了预测的精度。杨福源[8]提出了一种基于等效等熵指数的方法来提高预测精度，每10°预测一次倒拖缸压曲线，同时，使用缸内气体平均温度对等效等熵指数进行修正，倒拖缸压的最大预测误差小于0.15 MPa。

本研究提出了一种新的基于等效等熵指数的倒拖缸压曲线预测方法，提高了预测精度，并利用获得的倒拖缸压曲线进行燃烧始点实时检测。

1 试验环境

研究在一台1.9 L高压共轨柴油机上进行。对发动机进行改造，增加了低压EGR系统。表1列出部分发动机参数。

发动机各气缸都安装了一支压阻式缸压传感器；基于NXP公司的MPC5745R多核单片机开发了发动机电控单元(ECU,Engine Control Unit)，能够实时采集缸压信号，集成了燃烧分析、燃烧控制和发动机控制等功能[16]。

表1 发动机参数

测试台架配备Horiba HT250交流电力测功机和同圆CMF科里奥利瞬态油耗仪。对气态污染物的测量，采用的是AVL DiGas4000气体分析仪和Horiba MEXA-584L汽车排放分析仪，可以测量NOx浓度、THC浓度、CO浓度、O2浓度和过量空气系数等参数。颗粒物的测量采用Cambustion DMS500颗粒物快速分析仪。

使用北京市市售92号汽油和0号柴油作为基础燃料，通过两种燃料的混合(70%体积分数的汽油和30%体积分数的柴油)得到研究用燃料。基础燃料的特性如表2所示。按照Morris提出的算法[17]，得到研究用燃料的研究法辛烷值(RON,Research Octane Number)为73.2。

表2 燃料特性

2 算法描述

在发动机压缩冲程中，由于热损失(缸壁传热、漏气)的存在，缸内气体不是理想的等熵过程，缸内压力值可以按下式描述：

(1)

式中：p(i)为第i点的实测缸压；V(i)为第i点的缸内气体体积；Δp(i)为第i点由于热力损失导致的压力损失；k为等熵指数。

通过定义等效等熵指数ke，把i-1点到i点的缸内气体状态按照“等熵过程”描述：

(2)

按照下式计算等效等熵指数ke：

(3)

在实时计算过程中，由于采样误差和采样噪声，p(i)有可能小于或者等于p(i-1)，这将导致等效等熵指数出现奇异值。可以通过设置参考点的方法来避免奇异值的出现：

(4)

通过对比，参考点选在远离压缩上止点的位置，可以让曲线更加平滑，且在整个计算过程中避免等效等熵指数出现奇异值。

在测得第j点缸压后，按照式(4)得到该点等效等熵指数，然后预测后续u个点的等效等熵指数：

ke,p(i,m)=ke(j,m)+C(i,j,m)
i∈(j,j+u]。

(5)

式中：m用于表示第m个发动机循环；C(i,j,m)为第m个发动机循环时，在第j点预测第i点时的自适应系数；ke(j,m)为根据实测缸压得到的第m个发动机循环中第j点的等效等熵指数。

在获得了第i点的等效等熵指数预测值后，可以按照下式预测第i点的倒拖缸压：

(6)

最后利用缸压差法进行燃烧始点的检测：

p(i)-pmot(i)≥pthreshold。

(7)

式中：pthreshold为缸压阈值，需要根据发动机工况和试验数据最终确定。在检测到燃烧始点后，将停止等效等熵指数的预测，之后当前循环的等效等熵指数将保持上一循环的数值。

另外，在第m+1个发动机循环，进行等效等熵指数预测需要的自适应系数，如下计算得到：

C(i,j,m+1)=α(ke(i,m)-
ke,p(i,m))+(1-α)C(i,j,m)。

(8)

式中：α为修正系数，取值在0～1之间。

3 试验结果及讨论

图1示出转速1 200 r/min无喷油工况的倒拖缸压曲线预测结果。从图1a中可以看出，倒拖缸压曲线的预测值与实测值变化趋势一致，在该工况下，倒拖缸压曲线预测的绝对误差在±20 kPa内；从图1b中可以看出，预测的等效等熵指数曲线与实测的等效等熵指数曲线吻合，等效等熵指数预测的相对误差小于0.25%。

图1 1 200 r/min倒拖缸压预测结果

图2示出转速1 600 r/min无喷油工况的倒拖缸压曲线预测结果。从图2a中可以看出，倒拖缸压曲线的预测值与实测值变化趋势一致，在该工况下，倒拖缸压曲线预测的误差绝对值小于20 kPa；从图2b中可以看出，预测的等效等熵指数曲线与实测的等效等熵指数曲线吻合，等效等熵指数预测的相对误差也小于0.25%。

综合图1和图2的试验结果可知，这种基于自适应系数的预测方法能够有效地预测等效等熵指数和倒拖缸压曲线，等效等熵指数预测的相对误差和倒拖缸压曲线预测的绝对误差均较小。

基于等效等熵指数和倒拖缸压曲线的预测，对比预测的倒拖缸压曲线和实测缸压曲线，利用式(7)进行燃烧始点检测。图1和图2中，倒拖缸压曲线预测的误差绝对值小于20 kPa，再综合其他转速点无喷油工况的试验结果，设定燃烧始点的缸压阈值pthreshold为50 kPa。在ECU中集成倒拖缸压曲线预测算法和燃烧始点检测算法后，实时采集缸压曲线，在整个燃烧持续期内，基于等效等熵指数进行倒拖缸压曲线的预测，然后扫描预测结果，与缸压阈值对比，进行燃烧始点的实时检测。

图2 1 600 r/min倒拖缸压预测结果

在转速1 800 r/min，主喷油量17 mg/循环，EGR率10%，轨压60 MPa，增压压力140 kPa，主喷定时-4°ATDC的工况下，验证燃烧始点检测算法，图3示出试验结果。

图3 -4°ATDC始点检测结果

在该工况，由于主喷定时接近上止点，燃烧始点在上止点后。在图3a中，在燃烧开始前，预测的倒拖缸压曲线与实测缸压曲线吻合；而在燃烧开始后，实测缸压曲线开始脱离预测的倒拖缸压曲线，图中的脱离点位置在9.0°ATDC。在图3b中，在设定50 kPa的缸压阈值后，基于缸压差法检测到的燃烧始点位于9.8°ATDC。利用基于倒拖缸压曲线预测的燃烧始点实时检测算法，在该工况下检测到的燃烧始点相位滞后0.8°。

在图3工况，保持转速、主喷油量、EGR率和轨压等参数不变，修改主喷定时继续验证燃烧始点实时检测算法。图4示出主喷定时为-11°ATDC时的检测结果；图5示出主喷定时为-20°ATDC时的检测结果。

从图4和图5中可以看出：

1) 在两种主喷定时下，在燃烧开始前，预测的倒拖缸压曲线与实测缸压曲线都能吻合，实测的缸压与预测的倒拖缸压的差值小于50 kPa；在燃烧开始后，缸压差急剧增加。

2) 当主喷定时为-11°ATDC时，燃烧开始后，实测缸压曲线脱离预测的倒拖缸压曲线，脱离点位置在-2.5°ATDC；而基于缸压差法实时检测到的燃烧始点，位置在-2.0°ATDC。基于倒拖缸压曲线预测的燃烧始点检测方法得到的燃烧始点，相位滞后为0.5°。

图4 -11°ATDC始点检测结果

图5 -20°ATDC始点检测结果

3) 当主喷定时为-20°ATDC时，燃烧开始后，实测缸压曲线脱离预测的倒拖缸压曲线，脱离点位置在-7.5°ATDC；而基于缸压差法实时检测得到的燃烧始点，位置在-7.0°ATDC。基于倒拖缸压曲线预测的燃烧始点检测方法得到的燃烧始点，相位滞后为0.5°。

综合图3、图4和图5的试验结果可知，可以利用预测的倒拖缸压曲线进行燃烧始点的实时检测；另外，当主喷定时提早时，预混合比例越高，燃烧开始后缸压上升越剧烈，使用缸压差法检测到的燃烧始点，相位滞后越小。

4 结论

a) 利用自适应系数的方法进行等效等熵指数预测和倒拖缸压曲线预测，在1 200 r/min和1 600 r/min无喷油工况下，等效等熵指数预测的相对误差小于0.25%，倒拖缸压曲线预测的绝对误差小于20 kPa；

b) 在转速1 800 r/min，主喷油量17 mg/循环的工况下，主喷定时分别为-4°ATDC，-11°ATDC和-20°ATDC，设定缸压阈值为50 kPa，基于倒拖缸压曲线预测的燃烧始点实时检测算法得到的燃烧始点，分别位于9.8°ATDC，-2.5°ATDC和-7.5°ATDC，相位滞后分别为0.8°，0.5°和0.5°。